# language: zh-CN
# 需求ID: REQ-008
# SRS需求: 8.1 缓存集成 - 提供透明的多级缓存支持，包括实体缓存、查询缓存、缓存失效机制等
# Feature ID: F-008
# 用户故事: US-050, US-051, US-052, US-053
功能: 缓存集成
  作为开发者
  我希望系统提供透明的缓存支持
  以便提升应用性能

  背景:
    假设我是一个开发者
    并且我需要优化应用性能
    并且我希望缓存对业务逻辑透明
    并且我需要支持多种缓存策略

  # US-050: 作为开发者，我希望能够配置实体级缓存策略，以便优化数据访问性能
  场景: 实体级缓存配置
    假设我在DSL中配置实体缓存:
      """
      entity User {
        id: string @primary
        name: string @required
        email: string @unique
        profile: UserProfile @one-to-one
        
        // 缓存配置
        @cache({
          ttl: 3600,        // 1小时过期
          strategy: 'LRU',   // LRU淘汰策略
          maxSize: 10000,    // 最大缓存条目
          tags: ['user', 'profile']
        })
      }
      """
    当系统初始化时
    那么应该为User实体创建专用缓存空间
    并且应该配置1小时的TTL
    并且应该使用LRU淘汰策略
    并且应该限制最大10000个缓存条目
    并且应该支持基于标签的缓存失效

  场景: 查询结果自动缓存
    假设我执行用户查询:
      """
      const user = await userRepo.findById('user123');
      """
    当首次执行查询时
    那么应该从数据库获取数据
    并且应该将结果存储到缓存中
    并且应该使用复合键: "User:user123"
    并且应该设置配置的TTL时间
    当再次执行相同查询时
    那么应该直接从缓存返回结果
    并且应该跳过数据库查询
    并且应该记录缓存命中统计

  场景: 复杂查询的缓存键生成
    假设我执行复杂查询:
      """
      const users = await userRepo.find({
        where: { status: 'active', age: { $gte: 18 } },
        orderBy: { createdAt: 'DESC' },
        limit: 20,
        offset: 0
      });
      """
    当系统处理查询时
    那么应该生成稳定的缓存键:
      """
      "User:query:hash_of_normalized_query_params"
      """
    并且应该对查询参数进行标准化排序
    并且应该包含分页参数在缓存键中
    并且应该缓存查询结果列表
    并且应该为列表中的每个实体也进行缓存

  场景: 关联数据的智能缓存
    假设我查询带关联的用户数据:
      """
      const user = await userRepo.findById('user123', {
        include: ['profile', 'orders']
      });
      """
    当系统执行查询时
    那么应该缓存主实体User
    并且应该缓存关联的UserProfile
    并且应该缓存关联的Orders列表
    并且应该建立缓存间的关联关系
    并且应该支持部分关联数据的缓存命中
    当UserProfile更新时
    那么应该智能失效相关的User缓存

  场景: 写操作的缓存失效
    假设我更新用户信息:
      """
      await userRepo.update('user123', {
        name: 'New Name',
        email: 'new@email.com'
      });
      """
    当更新操作执行时
    那么应该先执行数据库更新
    并且应该失效相关的缓存条目:
      | 缓存键类型           | 缓存键示例                    |
      | 实体缓存             | "User:user123"               |
      | 查询缓存             | "User:query:*"               |
      | 关联缓存             | "UserProfile:profile123"     |
      | 标签缓存             | tag:"user", tag:"profile"    |
    并且应该记录缓存失效操作
    并且应该支持异步缓存预热

  # US-051: 作为开发者，我希望系统支持多级缓存架构，以便实现更灵活的缓存策略
  场景: 多级缓存支持
    假设系统配置了多级缓存:
      """
      cache:
        levels:
          - type: 'memory'
            maxSize: 1000
            ttl: 300      # 5分钟
          - type: 'redis'
            maxSize: 100000
            ttl: 3600     # 1小时
          - type: 'database'
            ttl: 86400    # 24小时
      """
    当执行查询时
    那么应该按顺序检查各级缓存
    并且应该在内存缓存未命中时检查Redis
    并且应该在Redis未命中时检查数据库缓存表
    并且应该在所有缓存未命中时查询原始数据
    并且应该将结果回填到各级缓存中
    并且应该根据各级缓存的TTL设置过期时间

  场景: 缓存预热策略
    假设系统启动时需要预热缓存
    当应用启动时
    那么应该执行预定义的预热查询:
      """
      // 预热热门用户数据
      SELECT * FROM users WHERE status = 'active' 
      ORDER BY last_login_at DESC LIMIT 1000;
      
      // 预热系统配置
      SELECT * FROM system_configs WHERE active = true;
      """
    并且应该将预热数据加载到缓存中
    并且应该支持异步预热避免阻塞启动
    并且应该记录预热进度和结果
    并且应该支持定时预热任务

  # US-052: 作为系统管理员，我希望系统能够防护缓存穿透、雪崩和击穿，以便保证系统稳定性
  场景: 缓存穿透保护
    假设有恶意查询不存在的数据
    当查询不存在的用户ID时:
      """
      const user = await userRepo.findById('nonexistent123');
      """
    那么应该缓存空结果（NULL值）
    并且应该设置较短的TTL（如60秒）
    并且应该防止相同查询重复访问数据库
    并且应该记录可疑的查询模式
    并且应该支持布隆过滤器预检查

  场景: 缓存雪崩保护
    假设大量缓存同时过期
    当检测到缓存雪崩风险时
    那么应该实施随机TTL策略:
      """
      // 基础TTL + 随机偏移
      actualTTL = baseTTL + random(0, baseTTL * 0.1)
      """
    并且应该实施分布式锁机制
    并且应该限制同时重建缓存的并发数
    并且应该支持缓存预刷新机制
    并且应该监控缓存命中率异常

  场景: 缓存击穿保护
    假设热点数据缓存过期
    当大量并发请求访问同一热点数据时
    那么应该使用分布式锁保护:
      """
      const lockKey = `lock:User:${userId}`;
      const lock = await cache.acquireLock(lockKey, 30000);
      
      if (lock) {
        try {
          // 重新检查缓存
          let user = await cache.get(`User:${userId}`);
          if (!user) {
            // 从数据库加载并缓存
            user = await db.findUser(userId);
            await cache.set(`User:${userId}`, user, ttl);
          }
          return user;
        } finally {
          await cache.releaseLock(lockKey);
        }
      } else {
        // 等待其他线程完成加载
        await sleep(100);
        return await cache.get(`User:${userId}`);
      }
      """
    并且应该限制锁的持有时间
    并且应该支持锁的自动续期
    并且应该记录锁竞争统计

  # US-053: 作为运维人员，我希望能够监控缓存性能和分布式一致性，以便及时发现和解决问题
  场景: 缓存性能监控
    假设系统运行中需要监控缓存性能
    当缓存系统运行时
    那么应该收集性能指标:
      """
      {
        "hitRate": 0.85,           // 命中率85%
        "missRate": 0.15,          // 未命中率15%
        "evictionRate": 0.02,      // 淘汰率2%
        "avgResponseTime": 2.5,    // 平均响应时间2.5ms
        "memoryUsage": 0.75,       // 内存使用率75%
        "connectionPool": {
          "active": 8,
          "idle": 2,
          "total": 10
        },
        "operations": {
          "gets": 15420,
          "sets": 2340,
          "deletes": 156,
          "flushes": 2
        }
      }
      """
    并且应该支持实时性能告警
    并且应该生成性能趋势报告
    并且应该支持缓存热点分析

  场景: 分布式缓存一致性
    假设应用部署在多个节点
    当一个节点更新数据时
    那么应该通知其他节点失效缓存:
      """
      // 发布缓存失效消息
      await pubsub.publish('cache:invalidate', {
        entity: 'User',
        id: 'user123',
        tags: ['user', 'profile'],
        timestamp: Date.now()
      });
      """
    并且其他节点应该订阅失效消息
    并且应该及时清理本地缓存
    并且应该支持批量失效操作
    并且应该处理网络分区情况
    并且应该记录分布式失效日志

  场景: 缓存配置的动态调整
    假设需要在运行时调整缓存配置
    当管理员修改缓存参数时:
      """
      {
        "entity": "User",
        "newConfig": {
          "ttl": 7200,        // 调整为2小时
          "maxSize": 20000,   // 增加缓存容量
          "strategy": "LFU"   // 改为LFU策略
        }
      }
      """
    那么应该平滑应用新配置
    并且应该避免缓存数据丢失
    并且应该记录配置变更历史
    并且应该验证新配置的有效性
    并且应该支持配置回滚机制